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随机森林模型详解
全基因组选择之
模型
篇
答:
在GS领域,
随机森林
(Random Forest,RF)和梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)是应用较多的两种集成学习算法。 RF是一种基于决策树的集成方法,也就是包含了多个决策树的分类器。在基因组预测中,RF同SVM一样,既可用做分类
模型
,也可用做回归模型。用于分类时,注意需要事先将群体中个体按表型值的高低进行划分。
有没有准确率达到99%的计算方法?
答:
准确率达到99%的计算方法取决于具体的任务和使用的
模型
类型。在机器学习和数据分析中,通常涉及到各种算法,如:1. **逻辑回归**:对于分类问题,逻辑回归模型可以通过调整模型参数和特征选择来提高准确率,但通常能达到的最高准确率可能在98-99%之间。2. **决策树/
随机森林
**:这些模型在许多情况下...
python
随机森林
分类
模型
,测试集和训练集的样本数没有准确按照70%和30%...
答:
进行比例划分的时候 从 int 型 转化为了 float 型, float型总是会有微小的误差的,这个不是大问题。比如你输入 1- 0.9 , 可能返回 0.1, 也可能返回0.09999999 或者 0.100000000001 , 这是计算机存储机制导致的。
风控数据分析中的规则与
模型
答:
当然两者也并不是泾渭分明的,比如大名鼎鼎的决策树模型其实就是一系列复杂的阈值规则组成的,
随机森林模型
又是由决策树模型投票产生的。在处理相对复杂的数据分析问题时我更倾向于通过模型来解决,而相对简单快捷的阈值规则也有其一定的用武之地。
机器学习
模型
训练:如何避免过拟合?
答:
在数据清洗后再进行
模型
训练,避免噪声数据对模型造成干扰。使用正则化技术使用正则化技术,通过在模型算法中添加惩罚函数来防止过拟合。常见的正则化方法有L1和L2正则化。利用集成学习方法利用集成学习方法如
随机森林
,能有效降低过拟合的风险。谨慎减少特征数量虽然减少特征数量是一种方法,但需谨慎使用(不推荐...
集成块参数怎么看
答:
集成块参数是指在机器学习中用于构建集成模型时所设置的参数。这些参数可以对最终的集成模型的性能产生显著影响。首先,我们可以从集成模型的类型来看参数的选择。例如,对于
随机森林模型
,决策树的最大深度和叶子节点最小样本数是常见的集成块参数。这些参数可以控制决策树的复杂度和泛化能力,从而影响整个随机...
深度盘点:机器学习、深度学习面试知识点3W字汇总
答:
2. 核函数与学习方法 高斯核函数: 用于SVM,选择合适的核大小和尺度,交叉验证优化K值。无监督与有监督学习: 有监督如逻辑回归、KNN,无监督如聚类(K-means)、PCA,理解它们的区别。3. 进阶技术
详解
Bagging/Boosting: Bagging并行,Boosting迭代,优化
模型
性能和稳定性。
随机森林
: 决策树无剪枝,通过...
第五章
模型
无关方法
答:
保持其他所有特征相同,通过用网络中的值替换特征的值创建该实例的变体并使用黑盒
模型
对这些新创建的实例进行预测。结果是一组具有来自网格的特征值和相应预测的点 Why ICE instead of PDP? PDP会掩盖由交互作用创建的异构关系。 例子: 宫颈癌dataset。之前用PDP分析的时候
随机森林
用于预测给定风险因素的情况下女性患...
如何进行
模型
组合?
答:
首先,bagging(Bootstrap aggregating)通过子样本训练多个
模型
,每个模型基于随机抽取的数据集进行独立预测,最后将这些预测结果综合起来。它的核心理念是降低模型间的相关性,从而降低方差,适合于偏差较高的强模型(如
随机森林
,通过随机特征选择降低相关性,减小方差)。相比之下,boosting(梯度提升)则是...
在数据分析中,我们常常如何处理有序分类变量?
答:
6.生存分析:将有序分类变量作为生存时间的分组变量,建立生存分析模型,以研究其对生存时间的影响。7.聚类分析:将有序分类变量作为聚类变量,对数据进行聚类分析,以发现潜在的类别结构。8.决策树和随机森林:将有序分类变量作为特征变量,建立决策树或
随机森林模型
,以进行分类或预测任务。9.主成分分析...
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